Frequency Enhanced Dynamic Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
With rapid urbanization and technological advancements, increasing population density has posed significant challenges for urban traffic management. Traffic flowforecasting is essential for optimizing traffic signals, regulating traffic flow, and improving overall transportation efficiency. Recent advancements in deep learning, particularly Graph Convolutional Networks (GCNs), offer more effective solutions for traffic forecasting. However, existing approaches face challenges in modeling traffic trends, periodicity, and randomness. To address these issues, this paper proposes a Frequency-enhanced dynamic Graph Convolutional Network (FGCN) that incorporates sequence decomposition and reconstruction to extract periodic and trend components. Additionally, the proposed method integrates the Fourier transform into the loss function to mitigate label autocorrelation and improve long-term forecasting accuracy. Furthermore, this paper employs a dynamic graph convolution method to separately model spatial and temporal dependencies, capturing traffic flow variations more effectively. Experimental results on four open datasets demonstrate that FGCN not only outperforms state-of-the-art methods but also provides interpretable insights into the dynamic spatial relationships between road segments, while significantly improving forecasting accuracy.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Frequency Enhanced Dynamic Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting
- Date Crossref
- 01/01/2025
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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CCCC Highway Consultants (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Wuhan University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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CCCC Second Highway Consultants Company Ltd. pays non établi dans la noticeEntreprise
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CCCC Second Highway Consultants Co.Ltd pays non établi dans la noticeInstitution
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School of Cyber Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
CCCC Highway Consultants (China), Wuhan University et CCCC Second Highway Consultants Company Ltd., avec 2 autres affiliations.
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